室內定位系列（三）——位置指紋法的實現（KNN）
位置指紋法中最常用的算法是k最近鄰（kNN）：選取與當前RSS最鄰近的k個指紋的位置估計當前位置，簡單直觀有效。本文介紹kNN用於定位的基本原理與具體實現（matlab、python）。 基本原理 位置指紋法可以看作是分類或回歸問題（特征是RSS向量，標簽是位置），監督式機器學習 ...
原文：室內定位系列（一）——WiFi位置指紋（譯）
原文： Advanced Location Based Technologies and Services chapter WiFi Location Fingerprint 作者： Prashant Krishnamurthy 目錄 摘要 介紹 位置指紋法的基本概念 位置指紋由什么組成 多徑結構 接收信號強度 RSS 由測量值和指紋庫估計位置 離線階段 在線階段 基於位置指紋的定位算法 確定性 ...
2016-12-01 14:56 14 52630 推薦指數：
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室內定位系列（四）——位置指紋法的實現（測試各種機器學習分類器）
位置指紋法中最常用的算法是k最近鄰（kNN）。本文的目的學習一下python機器學習scikit-learn的使用，嘗試了各種常見的機器學習分類器，比較它們在位置指紋法中的定位效果。 導入數據 數據來源說明：http://www.cnblogs.com/rubbninja/p ...
基於 WiFi ( Wireless Fidelity) 的室內定位技術
系統的拓撲結構 基於信號強度的定位技術(RSSI, Received Signal Strength Indication) 無線信號的信號強度隨着傳播距離的增加而衰減，接收方與發送方離得越近， 則接收方的信號強度就越強；接收方離發送方越遠，則接收到的信號強度就越弱。 根據移動終端測量 ...
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關於Wifi室內定位應用中的一些問題：
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進行目標跟蹤時，先驗知識告訴我們定位軌跡是平滑的，目標當前時刻的狀態與上一時刻的狀態有關，濾波方法可以將這些先驗知識考慮進來得到更准確的定位軌跡。本文簡單介紹卡爾曼濾波及其使用。 原理 卡爾曼濾波的細節可以參考下面這些，有直觀解釋也有數學推導。 運動目標跟蹤（一）--搜索算法 ...